GPS与InSAR数据融合在矿山开采沉陷形变监测中的应用探讨

第32卷第1期2007年1月测绘科学Science of Surveying and M app ingVol 132No 11Jan 1作者简介:独知行(1965Ο),男,江苏沛县人,博士,教授,博士生导师,主要从事GPS 理论与应用、空间数据的物理解释、I nS AR 、变形监测与分析等方向的研究。

E Οmail:zhixingdu65@1631com收稿日期:2006Ο04Ο13基金项目:青岛市自然科学基金(04Ο2ΟJZ Ο101);基础地理信息与数字化山东省重点实验室基金(S D040214)GPS 与I nSAR 数据融合在矿山开采沉陷形变监测中的应用探讨独知行①,阳凡林①,刘国林①,温兴水②(①山东科技大学地球信息科学与工程学院,山东青岛　266510;②山东肥城矿业集团公司,山东肥城　271601)【摘　要】GPS 与I nS AR 数据融合具有重要的研究意义,本文分析了传统测量方法在矿山开采沉陷形变监测中的不足,讨论了GPS 与I nS AR 数据融合的技术优势及其在I nS AR 相位解缠算法、水汽模型和大气层延迟误差改正模型、时间域与空间域的融合模型和算法等方面研究内容,提出了GPS 与I nS AR 数据融合的研究特点与具体方法,并给出了比较详细的研究方案。

【关键词】GPS;I nS AR;数据融合;矿山开采沉陷;相位解缠;大气层延迟模型【中图分类号】TP196;P258 【文献标识码】A 【文章编号】1009Ο2307(2007)01Ο0055Ο031　引言矿山大面积的开采在地表出现了地面形变和地面沉降,其影响范围可达几十到几百k m 2,由此引起的地形和水文的变化在相当大的程度上破坏了耕地、建筑物及其他基础设施。

长期以来,人们一直致力于因开采所产生的破坏的研究与治理[1,2]。

矿山开采造成的地面沉降一直是矿山工作者关注的热点。

在相当长的一段时间里,矿山开采地面沉降监测的手段和方法并未有较大变革。

传统监测手段和方法的有效性被广泛重视和利用,但其在应用过程中暴露出的不足显而易见,归结为:①观测过程长,所用经费高;②观测标志的保存与维护比较困难;③获取数据为离散点形变信息,难以反映连续形变规律。

I nS AR 是极具潜力的空间对地观测新技术,其高分辨率和连续空间覆盖特征是已有对地监测方法如GPS,VLB I 和S LR 等所不具备的,它在沉降监测方面所表现出的优势已被多个范例所验证[3]。

因此,利用I nS AR 技术开展矿山开采沉陷形变监测的研究具有重要的应用价值。

目前,该方面的研究成果在国际上并不多见,在我国尚处于起步阶段。

GPS 是一门较为成熟的技术,在许多领域得到了有效应用,其与I nS AR 技术具有较强的互补性,将GPS 和I nS AR 技术融合可以获得更高精度和更有效的成果[4]。

鉴于我国矿山开采造成地面沉降的性质和特点,开展GPS 与I nS AR 数据融合的研究并加以应用,将具有较好的针对性和重要的研究意义。

本文针对该方向研究的技术优势、研究特点和研究方案做一阐述和探讨。

2　数据融合的技术优势合成孔径雷达干涉(Synthetic Aperture Radar I nterfer ome 2try,简称I nS AR )是新近发展起来的空间遥感技术,机载或星载合成孔径雷达通过微波对地球表面主动成像,记录地面分辨元的雷达后向散射强度信息和与斜距有关的相位信息。

对覆盖同一地区的2幅雷达图像的联合处理可以提取出相位差图(即干涉图),建立数字高程模型(DE M );三幅或三幅以上雷达图像的二次差分干涉相位图被用来提取地球表面形变信息,如地震形变、火山运动、冰川漂移、地面下沉以及山体滑坡等,观测精度可以达到c m 级甚至mm 级的量级,这是一种扩展的I nS AR 称为差分干涉(简称D ΟI nS AR )。

它具有比GPS 更高的垂直形变观测精度、采样密度高(100m 之内)、空间延续性好、非接触性和无需建立地面接收站等优点,被认为是前所未有极具潜力的空间对地观测新技术[4,5]。

I nS AR 作为一种空间对地监测手段,它的数据质量主要受到S AR 卫星轨道误差、系统热噪声去相关、多普勒质心去相关、空间基线去相关、地面散射去相关、时变去相关、大气层延迟误差、地形畸变、数据处理过程噪声等因素影响,在这些方面不同S AR 卫星存在不同程度的表现,不同原因产生不同的结果。

为此,可以采用不同的方法或模型减弱或消除这些影响。

利用获得的精密星历可以减少卫星轨道误差,如ERS Ο1和ERS Ο2卫星从荷兰D elft 大学空间对地观测研究组(D EOS )获取精密星历减小轨道误差[6Ο8];通过信噪比值(S NR )来确定系统热噪声对相位的影响是一个很好的办法,得到普遍应用[9Ο12];多普勒去相关一般可以通过方位向滤波消除,地面散射去相关利用散射去相关对地面变形量影响的关系式加以确定[4,9Ο14],依据基线长度选择合适的干涉像对可以消除基线去相关的影响;I nS AR 时间序列数据库方法和永久性散射方法是削弱时变去相关影响所采用的两种新方法[15,16];减弱大气层延迟误差主要采用的方法包括利用InS AR 图像建立水汽模型对I nS AR 数据进行改正[14,17Ο22]。

随着研究和应用的深入,对于影响I nS AR 数据质量的众多误差项的处理还将会有很好的发展和改进。

但InS AR 仍具有自身难以克服的诸多问题,如大气层延迟、卫星轨道误差、地表状况和时变去相关性及时间分辨率等影响,迫切需要其他对地观测技术的参与[23Ο29]。

GPS 是一种高精度的对地观测技术,能较精确地确定电离层、对流层参数,具有非常好的定位精度和时间分辨率。

比较InS AR 与GPS 两种技术,其互补性主要表现为:①GPS 定位精度高,定位精度已达10-8～10-9,但是其空间分辨率较低,GPS 基线长度需要几至几百km ,而I nS AR 提供的是整个区域面上的连续信息;②GPS获得的是高精度的绝对坐标,而InS AR仅提供相对坐标;③InS AR对高程信息特别敏感,利用DΟInS AR进行形变监测的精度可达到亚厘米级,GPS对高程信息不敏感,获取的高程精度远达不到这一精度;④GPS可提供时间分辨率很高的观测数据(采样率为10H z乃至20Hz),GPS允许长时间连续观测,而S AR卫星通常35天左右的重复周期,很难提供足够的时间分辨率,可被看作瞬时测量,使得S AR图像容易受时变去相关的影响。

将GPS与InS AR数据融合既可以改正InS AR数据本身难于消除的误差,又可以实现GPS技术高时间分辨率和高平面位置精度与InS AR技术高空间分辨率和高程变形精度有效统一,这对于开展形变研究将具有较大的技术优势[22]。

3　研究特点与方法311　传统监测方法大规模的矿山开采造成了大面积的地面形变和地面沉降,在相当大程度上引起了地形、水文及环境的改变,破坏了地面建筑物和其他基础设施,特别在比较稠密的居民区开采,其影响及破坏程度更为严重。

我国矿产储量十分丰富,历经几十年的开采影响,在各个采矿中心都形成了大面积的地面形变和地面沉降,其影响范围从几十km2到几百km2,沉降量从几m到几十m。

随着矿产资源的衰减,在城市、水体及重要设施下的采矿已成上升趋势,开采沉陷的监测与治理越来越成为重要的研究课题[1]。

长期以来,人们对开采造成的地面沉降通常采用三角测量及水准测量的方法,即在形变区域建立地面控制网,并进行定期监测,通过数据处理及分析获取地面形变信息。

随着GPS技术的成熟和广泛应用,对于大区域地面沉降逐渐采用GPS地面沉降监测网,进行GPS测量,来确定水平位置和椭球体的高度,根据椭球体高度的差异来确定地面垂直变化的程度。

对某一局部的区域(约几k m2的范围),为了获得精确的形变参数,通常建立专门的地表岩移观测站,进行定期观测。

传统测量方法在地面形变监测方面一直发挥着重要作用,并成功地解决了许多工程问题。

但随着测绘手段的发展,其局限性也越来越突显,其主要表现:①监测网的投资和维护费用比较大,观测受气候和地形条件的限制;②形变监测的实施比较困难,观测成本较大;③每期观测的时间比较长,大区域的形变监测很难在短时间内完成,影响形变数据的分析质量;④为离散点监测,只能获得空间尺度较大的离散点形变信息。

312　数据融合的研究特点与方法鉴于GPS与I nS AR的技术互补性,其数据融合可在以下几个方面进行研究:1)利用GPS数据改善I nS AR相位解缠算法研究GPS技术测得的角反射器的精确三维坐标转换成绝对相位值的算法,选取最优积分路径,确定孤岛之间的解缠相位关系,改进枝状缺口算法。

2)利用数据融合建立水汽模型和大气层延迟误差改正模型采用GPS获得高精度和高时间分辨率的离散大气参数(P WV和TEC);采用I N S AR数据获得以上大气参数的高精度空间分布特征;数据融合处理分析,建立高精度、高时空分辨率的大气水汽和TEC模型。

3)研究时间域与空间域的融合模型和算法利用GPS数据改正I nS AR结果和由GPS联合地面观测资料建立的形变场模型,依据最小二乘法准则,确定高空间分辨率的形变场;根据GPS观测的形变时间序列数据,应用自适应滤波方法,对每一测站的东向、北向和高程方向分别建立形变量的动态模型;依据GPS时间序列建立的动态模型和两种数据联合处理得到的瞬时形变场,采用插值计算I nS AR图像上其他点的时间序列,然后应用卡尔曼滤波方法预测所有点位在某一时刻的形变量。

由于矿山开采产生的地面沉降范围通常不是很大,属小面积测量,测量区域一般具有较为丰富的传统测量资料,如测区控制测量、地形图、沉降观测等资料,并且对引起地面形变的因素及形变规律都有历史资料,利用GPS和I n2 S AR数据融合进行该方面的研究具有许多便利条件和优势,可以采用多种方案进行研究。

31211　数据融合监测地表变化对于矿山开采导致的地面沉降,可以假定地面沉降接近于垂直移动。

大多情况下,地面沉降表现为一个范围约为1k m2近似圆形或椭圆形的沉陷槽,形变最大的区域位于采掘区域的中心[1,3]。

利用I nS AR进行地表变化监测的研究,应充分考虑以下几点:①地面变化可以假定为垂直移动,I nS AR干涉条纹的解译不同于其他类型的地面沉降,如多方向都有变化的地震形变等;②尽量利用非常近的轨道获得数据,轨道垂线基线长度不超过100m,以消除地面地形的影响;③由于雷达干涉测量对干涉影像轨道参数、季节和每天的天气状况具有严格要求,通常可利用的雷达干涉图会大大减少,选择适当的图像非常重要,如果选择两幅最匹配的S AR图像对,造成的误差可能最小,这样观测到的干涉条纹最能代表地面形变量;④建立GPS连续跟踪站,充分发挥GPS在水汽模型建立、绝对坐标确定、时间分辨率等方面的优势;⑤利用永久散射体(Per manent Scatters)技术,发挥永久散射体在长时间间隔内保持相干的特点,消除大气影响,提高数据的利用率[3]。